54、分布式DBSCAN算法与主动学习和自标注结合的数据流挖掘

分布式DBSCAN算法与主动学习和自标注结合的数据流挖掘

1. 分布式DBSCAN算法性能评估

在处理大规模数据集时，GPU并行化在计算时间上存在明显局限。当数据集规模增大，GPU并行化可能无法在可接受的时间内得出结果，甚至可能完全无法得出结果。为了验证这一点，我们选取了一个包含1100万个实例和28个浮点属性的数据集进行实验。

实验结果表明，由于GPU内存和RAM空间不足，GPU并行化无法处理超过200万个实例的数据集。而分布式实现则在处理大规模数据集时表现出明显优势。具体数据如下：
| 实例数量 | 分布式实现时间 | GPU并行化时间 | 速度对比 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 50万 | 约44秒 | 约230秒 | 分布式比GPU快超4倍 |
| 100万 | 约1.5分钟 | 约10分钟 | 分布式比GPU快约6倍 |
| 200万 | - | - | 分布式比GPU快约10倍（GPU无法处理） |

由此可见，对于DBSCAN算法而言，分布式计算在处理大规模数据集时是获得更好结果和可扩展性的最佳选择，但仅适用于大规模数据集。对于小规模数据集，使用分布式算法并不合适，因为结果与非分布式算法相近，且使用分布式计算通常需要使用Hadoop、MapReduce或Spark等工具，准备环境需要额外的时间。例如，Spark启动实例大约需要4秒。因此，如果DBSCAN算法能在不到10秒内处理完相对较小的数据集，应使用非分布式算法。

此外，分布式计算的可扩展性也并非无限的。当前提出的分布式DBSCAN实现仍有优化空间。首先，可以考虑优化Reduce阶段。在当前实现中，最坏情况下